Playwright Report MCP

Playwright の JSON テストレポートを LLM エージェント向けのツールとして公開する MCP サーバーです。

必要条件

• Python >= 3.10

• uv (brew install uv または curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh)

• Node.js + npx — MCP Inspector を起動する mcp dev でのみ必要

Related MCP server: Tesults MCP

1. 依存関係のインストール

リポジトリのルートから:

uv sync

これにより .venv/ が作成され、プロジェクトが編集可能モードでインストールされます。以下のすべてのコマンドは uv run 経由で実行されるため、venv を手動でアクティベートする必要はありません。

2. Playwright の JSON レポートを生成する

サーバーは json レポーターによって生成された Playwright レポートを読み取ります。Playwright プロジェクトでは:

npx playwright test --reporter=json > results.json

または playwright.config.ts に恒久的に設定してください:

export default defineConfig({
  reporter: [['json', { outputFile: 'results.json' }]],
});

ファイルには標準のトップレベルキー config、suites、errors、stats が含まれている必要があります。

サーバーを試してみたいだけの場合は、サンプルレポートが results.json に同梱されています。

3. レポートのパスを設定する

リポジトリのルートに、そのレポートを指す .env ファイルを作成してください (絶対パスを推奨):

REPORT_PATH=/absolute/path/to/results.json

代わりに同梱のサンプルを使用する場合:

REPORT_PATH=/absolute/path/to/playwright-test-analysis-mcp/src/playwright_report_mcp/results.json

REPORT_PATH はツール呼び出しのたびに読み取られるため、サーバーを再起動せずにレポートを再生成できます。未設定の場合、ツール呼び出しは REPORT_PATH environment variable is not set. というエラーで失敗します。

4. サーバーを実行する

インタラクティブ開発 (MCP Inspector)

uv run mcp dev src/playwright_report_mcp/server.py

ブラウザで MCP Inspector を開き、ツールを手動で一覧表示して呼び出すことができます。npx が必要です。

通常の stdio サーバー

uv run playwright-report-mcp

または、同等に:

uv run mcp run src/playwright_report_mcp/server.py

stdin/stdout を介して MCP プロトコルで通信します。MCP クライアントへの接続や、簡単なスモークテストに便利です:

printf '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"t","version":"1"}}}\n' \
  | uv run playwright-report-mcp

"serverInfo":{"name":"Playwright Report",...} を含む JSON-RPC の結果が返ってくるはずです。

クライアントに接続する

Claude Desktop にサーバーを登録してください:

uv run mcp install src/playwright_report_mcp/server.py

または、MCP クライアント設定 (例: claude_desktop_config.json) に手動で追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "playwright-report": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/playwright-test-analysis-mcp",
        "run",
        "playwright-report-mcp"
      ]
    }
  }
}

--directory が重要です: これにより uv がこのプロジェクトの venv を解決し、load_dotenv() が .env ファイルを見つけられるようになります。

ツール

テストの実行

pytest と pytest-asyncio はインストールされていますが、リポジトリにはまだテストファイルがないため、現在は 0 個のテストが収集されます:

uv run pytest

トラブルシューティング